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使傳感器融合工作：多通道ADC，MCU等
使傳感器融合工作：多通道ADC，MCU等
復雜的系統大量使用數據，尤其是利用當今的嵌入式和云計算功能。如果您的新產品需要使用來自大量傳感器的輸入來提供預期的功能，該怎么辦？這是傳感器融合的中心思想。通常在汽車電子方面討論這個概念，因為現代汽車集成了來自多個傳感器的數據，但是其他產品可以使用相同的概念來提供一系列所需的功能。如果您的下一個系統將使用傳感器融合來集成來自多個源的數據，那么這里是創建工作系統所需的一些組件。
什么是傳感器融合？
顧名思義，傳感器融合就是：來自大量傳感器的數據被收集并饋送到處理器中，然后將其用于一系列應用中。一些需要傳感器融合的最終應用包括自動駕駛汽車，機器人技術，控制系統，工業自動化，人工智能，增強現實等等。甚至高級醫療監視器，智能設備和智能家居系統等產品也將越來越多地使用傳感器融合技術。
那么，什么使傳感器融合與其他涉及讀取和處理傳感器數據的事物不同呢？這完全取決于規模以及如何使用數據。典型的數據采集系統可能僅將少量傳感器用于不同任務，并且不同傳感器輸入可能不會始終一起用于做出半自治決策。傳感器融合既是嵌入式編程思想，也是硬件思想，因為嵌入式軟件處理更多的數據并使用它來做出更復雜的決策。
如果這聽起來像是機器學習或AI之類的東西，那不是太遙不可及。可以構建AI / ML模型以容納不同的數據結構以及來自單個推理任務的一系列來源的數據。它們基本上與數據類型和數據結構無關，就像其他具有多個數據流并且不使用ML模型進行決策的系統一樣。
此框圖顯示了傳感器融合中涉及的高級應用程序。注意，ADC級可以集成到嵌入式處理器中。如果您愿意，處理甚至可以在外部設備或云上進行。
設計師面臨的主要問題是：如何“融合”并處理來自傳感器的多個數據流？這既是軟件工程問題，又是硬件設計問題。我們將不在這里討論算法方面，因為這仍然是計算機科學家和軟件工程師中積極開發的領域。在硬件方面，需要大量組件來實現數據收集和處理，并將其作為傳感器融合的一部分。
傳感器融合系統的組件
傳感器融合所需的確切組件集部分取決于應用領域：
諸如可穿戴設備之類的小型設備可能需要較小的組件才能使外殼尺寸保持較小。考慮集成組件或較小的SMD組件。
諸如自動駕駛汽車之類的高度特定的系統對形狀系數的限制更為寬松。芯片制造商可能會開始發布特殊組件，以幫助新型汽車中的傳感器融合。
具有非特定或模塊化形狀因數的其他系統使設計人員可以自由選擇組件，并且可能不開發用于這些系統的SoC。
傳感器融合全部從采集模擬數據開始，然后再將其輸入到嵌入式處理器中。
多通道ADC
采用多通道ADC進行傳感器融合的路線，為將多個信號輸入集中到一個封裝中提供了一種便捷的方法。傳感器融合中使用的多通道ADC通常不需要非常高的采樣率。每秒采樣數約為?的delta-sigma ADC將在超聲波范圍內提供準確的信號采集，該范圍涵蓋了廣泛的模擬傳感器。
德州儀器（TI）的LMP92018多通道ADC包括8個同時輸入和串行輸出。它還包括一個用于與其他模擬組件接口的4通道DAC。
請注意，ADC可以串行或并行輸出，并且它們可以包括其他功能，例如可編程增益或輸入濾波。上面顯示的德州儀器（TI）LMP92018是多通道ADC的一個示例，該ADC還包括4個具有GPIO和SPI接口的DAC。這種類型的組件非常適合傳感器融合，因為它提供了高采樣率和可選的外部參考電壓連接。
特定應用處理
使用ADC收集傳感器數據后，您的某些輸入可能需要在小型MCU或ASIC中進行后續的特定于應用程序的處理。例如，DSP組件可用于執行某些信號調理任務，而這些信號調理任務可能是特定應用領域所必需的（視頻數據的計算機視覺就是一個很好的例子）。如果ASIC無法提供所需的DSP步驟，則可以使用通用處理器來實現這些步驟。
通用處理
這是您的應用程序將被實現和執行的地方。像小型MCU或FPGA這樣簡單的東西可用于接收來自串行或并行多通道ADC或DSP IC的輸入。來自大量并行傳感器的融合將需要更高的處理速度，板載內存，位深度和與其他組件接口的I / O。
如果有一個將多個處理和通信功能集成到單個封裝中的SoC，那么將該組件用作傳感器融合的處理器不會有任何危害。并非所有這些專用組件都包括用于傳感器融合的多個ADC通道，而某些專用組件可能包含您的應用程序不需要的其他功能，這會增加組件的價格。
對于嵌入式AI等極端的計算工作負載，您必須走GPU路線來獲得強大的處理能力，直到芯片制造商開發出低功耗ASIC來實現AI模型。借助Jetson平臺，NVIDIA可以說是在這一領域的市場壟斷者，但是這些系統在傳感器融合方面仍然受到限制。這可能需要一個多通道ADC和主板，具體取決于您使用的傳感器的數量。
查找傳感器融合所需的組件
到目前為止，我們已經研究了傳感器融合的一系列不同組件。這些組件很容易獲得，可用于開發概念證明，專用組件的評估模塊，測量和采集設備等等。對于更專業的產品，例如支持AI的IoT產品，芯片制造商正在開發一系列專用SoC，這些芯片將此處看到的許多或全部組件集成到單個芯片中。這些用于傳感器融合任務的更高級的組件仍在開發中，它們可能無法提供系統所需的通道號，采樣率或增益。